image - ライン検出用のニュートラルネットワークの作成-それは可能ですか？

Question

そこで、グレースケール画像の線を検出したいと思います。私はたくさんのデータを持っていますピクセルint1から256の9x9行列とponnts座標X、Y、X、Yの1*4行列9x9画像または非線ごとに1つの線があります。では、どの構造にNNが必要ですか？

Answer 1

グレースケール画像で単純な線を検出することは、よく知られている問題です。この仕事にはハフ変換で十分です。ハフ変換を使用して行の検索を実装する関数については、http：//opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/imgproc_feature_detection.html？highlight = hough％20line＃cv-houghlinesを参照してください。

上記の機能を試して、機能するかどうかを確認できますか？

そうでない場合は、サンプル画像で質問を更新してください。

Answer 2

最も一般的な種類のニューラルネットワークである多層パーセプトロンを使用していると仮定すると、機能とまったく同じ数の入力ノードがあります。

入力には、生の変数に加えて、変換された変数が含まれる場合があります。非表示ノードの数はユーザーが選択しますが、ニューラルネットワークが適切にマッピングを行うのに十分な数が必要です。

出力ノードの数は、クラスの数と選択した表現によって決まります。2つのクラス（「ライン」、「ラインではない」の可能性が高い）を想定すると、1つの出力ノードを使用できます。これは、1つのクラスの推定確率を示します（残りのクラスの確率は1から最初のクラスの確率を引いたものです）。